PRJNA294157:库欣病中微腺瘤与大腺瘤的差异表达分析

数据可用于比较库欣病中微腺瘤与大腺瘤的基因表达差异,支撑肿瘤相关表达谱分析与分类研究(来源 NCBI)。源站首次发布:Oct 25 202

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基因组分类GPL2424710090
PRJNA294157: Differential expression analysis between Microadenoma and Macroadenoma in Cushing's Disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

PRJNA294157:库欣病中微腺瘤与大腺瘤的差异表达分析

Knockout mice with pituitary malformations help identify human cases of hypopituitarism

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,英文名为 PRJNA294157: Differential expression analysis between Microadenoma and Macroadenoma in Cushing's Disease,包含 1 个文件(GSE246211_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱、GPL24247 平台与小鼠物种 10090。数据可用于比较库欣病中微腺瘤与大腺瘤的基因表达差异,支撑肿瘤相关表达谱分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先天性垂体功能减退症(CH)及其相关综合征、视隔发育不良(SOD)和前脑无裂畸形(HPE)是中线缺陷,给患者带来显著疾病负担。67 个基因的变异与 CH 相关,但绝大多数 CH 病例缺乏遗传学诊断。对 CH 患者进行全外显子组和全基因组测序可识别已知导致 CH 的基因及新候选基因中的序列变异,但其中许多为意义不明的变异(VUS)。国际小鼠表型联盟(IMPC)致力于通过敲除小鼠基因组中的所有基因并生成相应表型数据来确立基因功能。我们利用 Deciphering Mechanisms of Developmental Disorders(DMDD)项目生成的小鼠胚胎成像数据,识别出 51 个导致隐性胚胎期垂体畸形的基因,在胚胎 let

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE246211

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

由垂体腺瘤引起的ACTH依赖性皮质醇增多症[库欣病(CD)]是内源性库欣综合征最常见的病因。CD常伴随多种并发症,包括高血压、糖尿病、骨质疏松/骨折、继发感染以及心血管死亡率增加。虽然在垂体磁共振成像上可见的促肾上腺皮质激素腺瘤中大多数(约80%)为微腺瘤(MIC,直径<10 mm),但部分肿瘤为大腺瘤(MAC,≥10 mm),具有更强的生长潜力和侵袭性,极少数甚至表现出恶性行为。此外,较大且具有侵袭性的MAC与局部并发症(如垂体功能减退和视野缺损)风险显著增加相关。鉴于促肾上腺皮质激素腺瘤在临床和分子层面的异质性,本研究旨在探讨MIC与MAC之间的基因差异表达模式,并将侵袭程度作为肿瘤分类的标准之一。

本研究纳入了经临床、实验室、影像学及组织病理学诊断为ACTH分泌性垂体腺瘤所致皮质醇增多症患者的肿瘤样本。采用Affymetrix微阵列平台对12例促肾上腺皮质激素细胞腺瘤进行差异基因表达研究,根据改良Hardy标准将其分类为非侵袭性MIC(n=4)和MAC(n=5)以及侵袭性MAC(n=3)。同时研究了USP8的体细胞突变,但所有患者均未出现USP8变异。差异表达分析表明,非侵袭性MIC和MAC具有相似的遗传特征,而侵袭性MAC则表现出差异表达谱。在差异表达的基因中,我们重点关注了CCND2、ZNF676、DAPK1和TIMP2,并在另一组15例非侵袭性和3例侵袭性促肾上腺皮质激素细胞腺瘤中通过实时定量PCR验证了其差异表达。我们还鉴定了潜在的生物学

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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